工業物聯網不是取代過程控制和自動化系統
本文圖片來源：MAVERICK Technologies
作者：John Clemons
“工業物聯網（IIoT）最合适用于擴展過程控制和自動化系統的功能，同時讓其能夠按設計運行。
”在過去幾年中，物聯網（IoT）發展迅速，連接了數十億設備和數百萬人，收集和共享了大量數據。它使用互聯網将日常的物理對象連接在一起。當然，這些物理對象必須嵌入傳感器、處理能力、軟件和其它技術，使它們能夠通過互聯網相互連接和通信。
當物聯網用于工業和生産制造業應用時，它被稱為工業物聯網（IIoT）。像物聯網一樣，IIoT 連接設備和人，收集和共享大量數據。它還使智能和自主機器能夠相互通信，并與更高級别的系統通信，如制造執行系統（MES）或企業資源規劃（ERP）。
IIoT 幾乎已成為智能制造和工業 4.0 的同義詞。雖然智能制造包含的内容遠不止IIoT，但 IIoT 已經成為幾乎所有智能制造應用的基礎技術。
與一些觀點相反，IIoT 根本不是要取代傳統的過程控制和自動化系統。過程控制和自動化将始終需要對制造過程進行實時、閉環、規範的控制——而這些并不是 IIoT 的設計初衷。
IIoT 最适合用于擴展過程控制和自動化系統的功能。它提供了這些系統不經常提供的額外功能，同時仍讓它們按設計完成工作。該理念是讓過程控制和自動化系統與 IIoT 各司其職，做它們自己最擅長的事情。IIoT 從如下5 個方面提升了自動化和控制系統的功能。
1
生産監控，具有實時情境信息
過程控制和自動化系統總是包括實時生産監控，但它通常是本地的，集中在特定的設備、特定裝置的運行和特定生産線上。有了 IIoT，就可以從過程控制和自動化系統收集和共享大量數據，從而可以實時獲得更廣泛的生産運營狀況視圖。
例如，可以将生産計劃與實際生産進行比較。可以根據生産的批次跟蹤訂單。可以監控機器和生産線的速度，并将其與産品時間表聯系起來。可以跟蹤浪費和返工，并将其與訂單和批次聯系起來。可以實時收集質量結果并與批次匹配。
也可以根據批次和訂單查看産品庫存。可以根據時間表、訂單和批次監控質量、成本和交付的制造關鍵性能指标（KPI）。所有這些都可以在不妨礙過程控制和自動化系統的情況下完成。
2
資産性能跟蹤，更全面的制造狀況視圖
過程控制和自動化還包括實時資産性能跟蹤，但它同樣通常是本地的，并專注于特定資産、工作中心、裝置運行和生産線上。現在，随着 IIoT 使用來自過程控制和自動化系統、MES 和 ERP 的數據，有可能将資産性能提升到更高的水平。
資産、工作中心、裝置運營和生産線的績效，可以使用許多關鍵績效指标來衡量。一些最常見的 KPI 包括可用性、性能、質量、整體設備效率（OEE）、平均修複時間（MTTR）和平均無故障時間（MTBF）。它們還可以與整個制造運營中的訂單、操作和批次相關聯。這些 KPI還可以映射到維護和清潔活動，甚至個人和機組人員。
這使我們能夠針對對性能影響更大的因素，對資産性能進行更廣泛的分析。它還可以更深入地探究資産表現不足的根本原因。它依賴于來自自動化和控制系統的數據，并将其與其它來源的數據相結合，以提供有關資産及其性能的更可靠的視角。
3
設備維護，更深入的分析
過程控制和自動化系統通常不直接涉及設備維護。然而，它們通常收集大量的設備數據，企業資産管理（EAM）系統或計算機化維護管理系統（CMMS）在基于狀态的維護方案中使用這些數據。IIoT 不直接涉及設備維護，而是依靠上述管理系統來完成它們的工作。
IIoT 的擴展功能可更好地将這些系統連接在一起，并提供對資産維護更大的可見性。可以使用 IIoT 實現基于狀态的維護（CBM）報警。維護活動可以與生産計劃挂鈎，并與特定訂單、操作、批次和質量結果挂鈎。通過分析維修前後的多個批次，可以對單個批次的影響進行更深入的分析。
也可以根據更多的參數和 KPI 指标來對故障成本進行分析。還可以更詳細地分析預防性維護、推遲甚至取消維護，對關鍵 KPI（如成本、按時交付和客戶滿意度）的實際影響。
自動化系統中的分析部分通常是關于壓力、溫度、流量和速度等關鍵制造參數的各種圖表。有了 IIoT，分析就不再僅僅是一些關鍵數據的幾個圖表或圖形，而是包括描述性、診斷性、預測性和規定性數據，并使用來自非常廣泛來源的數據。
這就允許這些分析根據客戶、庫存、訂單、時間表、維護、成本、勞動力和其它據來映射制造數據。它提供了一個更好的運營績效整體視圖，允許對實際上市時間、成本變化、材料變化、質量趨勢、客戶滿意度趨勢、供應商質量和供應鍊績效等進行分析。
4
物品标識 ：RFID、條形碼集成
條形碼和射頻識别（RFID）是生産制造運營中最常見的兩種識别技術。過程控制和自動化系統經常使用條形碼和 RFID 閱讀器作為其自動化活動的一部分，但這些活動的範圍往往有限。
IIoT 擴展了條形碼和 RFID 的使用，并将其與過程控制和自動化系統集成在一起。這允許條形碼和 RFID 應用于生産制造運營的多個環節，例如管理原材料和包裝材料庫存、整個工廠的在制品庫存和産成品庫存。
它還允許條形碼和 RFID 技術在整個生産制造運營中獲得更普遍的應用，支持過程中每個步驟所用材料的可追溯性。通過 IIoT 條形碼和 RFID 技術能夠收集和共享産品、材料、在制品、位置和移動數據，同時支持對這些材料進行實時管理。
5
持續改進 ：産品和過程數據聚合
所有生産制造運營都有一個持續改進的流程。精益制造和六西格瑪是兩種常見的改進過程。過程控制和自動化系統通過向其提供有關生産制造活動的數據，來支持這些持續改進過程。
IIoT 通過将産品數據和過程數據（包括來自過程控制和自動化系統、MES 和 ERP 系統的數據，以及可能來自許多其它系統的數據）聚合到正确的人手中，将其提升到一個新的水平。這正是作為持續改進過程的一部分所需要的，以識别問題，分析問題的根本原因，實施所需的改進，然後确認這些改進的有效性。
IIoT 是對生産制造過程的補充
過程控制和自動化系統将繼續存在，它們不會消失，并且需要它們來提供制造過程的實時閉環監管控制。IIoT是對這些過程的補充，而不是取代它們的手段。
IIoT 擴展了過程控制和自動化系統，為其提供了額外功能，以新的方式使用其數據，并與許多其它來源的數據相結合。它提供了過程控制和自動化系統之外的一些功能，同時仍然允許這些系統做它們最擅長的事情。
過程控制和自動化系統以及 IIoT 的協同工作，其效果要優于各部分獨自工作的總和。IIoT 是一個倍增器，與過程控制和自動化系統一起，提供了超出任何一方各自所能提供的能力。
關鍵概念：
■ 雖然智能制造包含的内容遠不止IIoT，但IIoT已經成為幾乎所有智能制造應用的基礎技術。
■ IIoT擴展了過程控制和自動化系統，為其提供了額外功能，使之以新的方式使用其數據。
思考一下：
在哪些方面，IIoT 對你的設施影響最大？
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